人工智能导论——人工智能的发展历史、现状及发展趋势
初学者学习人工智能有时候需要了解一些背景知识，我从网上简单搜集总结了下分享给大家。
一、人工智能的发展历史
人工智能的发展并非一帆风顺，总体呈“三起两落”趋势，如今算是迈进人工智能发展的新时代。
（1）梦的开始(1900--1956)。1900年，希尔伯特在数学家大会上庄严的向全世界数学家宣布了23个未解的难题。这23道难题中的第二个问题和第十个问题则和人工智能密切相关，并最终促进了计算机的发明。图灵根据第十个问题构想出了图灵机，它是计算机的理论模型，圆满的刻画了机械化运算过程的含义，并最终为计算机的发明铺平了道路。1954年，冯诺依曼完成了早期的计算机EDVAC的设计，并提出了“冯诺依曼体系结构”。总的来说，图灵、哥德尔、冯诺依曼、维纳、克劳德香农等伟大的先驱者奠定了人工智能和计算机技术的基础。
（2）黄金时代(1956--1974)。1965年，麦卡锡、明斯基等科学家举办的“达茅斯会议”，首次提出了“人工智能(ArtificialIntelligence，简称AI)”这一概念，标志着人工智能学科的诞生。其后，人工智能研究进入了20年的黄金时代，相继取得了一批令人瞩目的研究成果，如机器定理证明、跳棋程序等，掀起人工智能发展的第一个高潮。在这个黄金时代里，约翰麦卡锡开发了LISP语音，成为以后几十年来人工智能领域最主要的编程语言；马文闵斯基对神经网络有了更深入的研究，也发现了简单神经网络的不足；多层神经网络、反向传播算法开始出现；专家系统也开始起步。
（3）第一次AI寒冬——反思发展(1974--1980)。人工智能发展初期的突破性进展大大提升了人们对人工智能的期望，过度高估了科学技术的发展速度。然而，接二连三的失败和预期目标的落空，使人工智能的发展走入低谷。1973年，莱特希尔关于人工智能的报告，拉开了人工智能寒冬序幕。此后，科学界对人工智能进行了一轮深入的拷问，使AI的遭受到严厉的批评和对其实际价值的质疑。随后，各国政府和机构也停止或减少了资金投入，人工智能在70年代陷入了第一次寒冬。计算能力有限、缺乏大量常识数据使发展陷入瓶颈，特别是过分依赖于计算力和经验数据量神经网络技术，长时期没有取得实质性的进展，特别是《感知器》一书发表过后，对神经网络技术产生了毁灭性的打击，后续十年内几乎没人投入更进一步的研究。专家系统在这个时代的末尾出现，并开启了下一个时代。
（4）应用发展(1980--1987)。专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用、从一般推理策略探讨转向运用专门知识的重大突破。专家系统在医疗、化学、地质等领域取得成功，推动人工智能走入应用发展的新高潮。1980年卡耐基梅隆大学（CMU）研发的XCON正式投入使用，这成为一个新时期的里程碑，专家系统开始在特定领域发挥威力，也带动整个人工智能技术进入了一个繁荣阶段。沉寂10年之后，神经网络又有了新的研究进展，具有学习能力的神经网络算法的发现，这使得神经网络一路发展，在后面的90年代开始商业化，被用于文字图像识别和语音识别。
（5）第二次AI寒冬——低迷发展(1987--1993)。随着人工智能的应用规模不断扩大，专家系统存在的应用领域狭窄、缺乏常识性知识、知识获取困难、推理方法单一、缺乏分布式功能、难以与现有数据库兼容等问题逐渐暴露出来。人工智能领域当时主要使用约翰麦卡锡的LISP编程语言，逐步发展的LISP机器被蓬勃发展的个人电脑击败，专用LISP机器硬件销售市场严重崩溃，人工智能领域再一次进入寒冬。硬件市场的溃败和理论研究的迷茫，加上各国政府和机构纷纷停止向人工智能研究领域投入资金，导致了数年的低谷，但另一方面也取得了一些重要成就。1988年，美国科学家朱迪亚·皮尔将概率统计方法引入人工智能的推理过程中这对后来人工智能的发展起到了重大影响。IBM的沃森研究中心把概率统计方法引入到人工智能的语言处理中；1992年，李开复使用统计学的方法，设计开发了世界上第一个扬声无关的连续语音识别程序；1989年，AT＆T贝尔实验室的雅恩·乐昆和团队使用卷积神经网络技术，实现了人工智能识别手写的邮政编码数字图像。
（6）稳健发展(1993--2011)。由于网络技术特别是互联网技术的发展，加速了人工智能的创新研究，促使人工智能技术进一步走向实用化。1995年，理查德华莱士开发了新的聊天机器人程序Alice，它能够利用互联网不断增加自身的数据集，优化内容。1997年，IMB的计算机深蓝Deepblue战胜了人类世界象棋冠军卡斯帕罗夫。1997年，德国科学霍克赖特和施米德赫伯提出了长期短期记忆（LSTM）这是一种今天仍用于手写识别和语音识别的递归神经网络，对后来人工智能的研究有着深远影响。2004年，美国神经科学家杰夫·霍金斯出版的《人工智能的未来》一书中提出了全新的大脑记忆预测理论，指出了依照此理论如何去建造真正的智能机器，这本书对后来神经科学的深入研究产生了深刻的影响。2006年，杰弗里辛顿出版了《LearningMultipleLayersofRepresentation》奠定了后来神经网络的全新的架构，至今仍然是人工智能深度学习的核心技术。
（7）新时代(2012--至今)。随着移动互联网技术、云计算技术的爆发，积累了历史上超乎想象的数据量，这为人工智能的后续发展提供了足够的素材和动力，以深度神经网络为代表的人工智能技术飞速发展，大幅跨越了科学与应用之间的“技术鸿沟”，迎来爆发式增长的新高潮。。人工智能，大数据，云计算，物联网技术，共同构成了21世纪第二个十年的技术主旋律。2012年，由多伦多大学在ImageNet举办的视觉识别挑战赛上设计的深度卷积神经网络算法，被业内认为是深度学习革命的开始。2014年，伊恩·古德费罗提出GANs生成对抗网络算法，这是一种用于无监督学习的人工智能算法，这种算法由生成网络和评估网络构成，这种方法很快被人工智能很多技术领域采用。2016年和2017年，谷歌发起了两场轰动世界的围棋人机之战，其人工智能程序AlphaGo连续战胜曾经的围棋世界冠军韩国李世石，以及现任的围棋世界冠军中国的柯洁，引起巨大轰动。语音识别、图像识别、无人驾驶等技术不断深入。
二、人工智能的发展现状 主要表现在以下几个方面：（1）专用人工智能取得重要突破。从可应用性看，人工智能大体可分为专用人工智能和通用人工智能。人工智能的近期进展主要集中在专用智能领域。例如，阿尔法狗在围棋比赛中战胜人类冠军，人工智能程序在大规模图像识别和人脸识别中达到了超越人类的水平等。面向特定任务（比如下围棋）的专用人工智能系统由于任务单一、需求明确、应用边界清晰、领域知识丰富、建模相对简单，在局部智能水平的单项测试中可以超越人类智能，形成了人工智能领域的单点突破。（2）通用人工智能尚处于起步阶段。目前，虽然专用人工智能领域已取得突破性进展，人工智能系统在信息感知、机器学习等“浅层智能”方面进步显著，但是在概念抽象和推理决策等“深层智能”方面的能力还很薄弱。通用人工智能领域的研究与应用仍然任重而道远，人工智能总体发展水平仍处于起步阶段。总体上看，目前的人工智能系统可谓有智能没智慧、有智商没情商、会计算不会“算计”、有专才而无通才。因此，人工智能依旧存在明显的局限性，与人类智慧还相差甚远。（3）人工智能创新创业如火如荼。全球产业界充分认识到人工智能技术引领新一轮产业变革的重大意义，纷纷调整发展战略。各国及大型互联网公司在人工智能领域的投资日益攀升，全球和中国人工智能行业投融资规模都呈上涨趋势。比如，谷歌在其2017年年度开发者大会上明确提出发展战略从“移动优先”转向“人工智能优先”，微软2017财年年报首次将人工智能作为公司发展愿景。2018年，中国人工智能领域融资额高达1311亿元。人工智能领域处于创新创业的前沿。（4）创新生态布局成为人工智能产业发展的战略高地。信息技术和产业的发展史，就是新老信息产业巨头抢滩布局信息产业创新生态的更替史。人工智能创新生态包括纵向的数据平台、开源算法、计算芯片、基础软件、图形处理器等技术生态系统和横向的智能制造、智能医疗、智能安防、智能零售、智能家居等商业和应用生态系统。目前智能科技时代的信息产业格局还没有形成垄断，因此全球科技产业巨头都在积极推动人工智能技术生态的研发布局，全力抢占人工智能相关产业的制高点。（5）人工智能的社会影响日益凸显。一方面，人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的核心力量，正在推动传统产业升级换代，驱动“无人经济”快速发展，在智能交通、智能家居、智能医疗等民生领域产生积极正面影响。另一方面，个人信息和隐私保护、人工智能创作内容的知识产权、人工智能系统可能存在的歧视和偏见、无人驾驶系统的交通法规、脑机接口和人机共生的科技伦理等问题已经显现出来，需要抓紧提供解决方案。三、人工智能的发展趋势：（1）从专用智能向通用智能发展。如何实现从专用人工智能向通用人工智能的跨越式发展，既是下一代人工智能发展的必然趋势，也是研究与应用领域的重大挑战。（2）从人工智能向人机混合智能发展。借鉴脑科学和认知科学的研究成果是人工智能的一个重要研究方向。人机混合智能旨在将人的作用或认知模型引入到人工智能系统中，提升人工智能系统的性能，使人工智能成为人类智能的自然延伸和拓展，通过人机协同更加高效地解决复杂问题。在我国新一代人工智能规划和美国脑计划中，人机混合智能都是重要的研发方向。（3）从“人工+智能”向自主智能系统发展。当前人工智能领域的大量研究集中在深度学习，但是深度学习的局限是需要大量人工干预，比如人工设计深度神经网络模型、人工设定应用场景、人工采集和标注大量训练数据、用户需要人工适配智能系统等，非常费时费力。因此，科研人员开始关注减少人工干预的自主智能方法，提高机器智能对环境的自主学习能力。（4）人工智能将加速与其他学科领域交叉渗透。人工智能本身是一门综合性的前沿学科和高度交叉的复合型学科，研究范畴广泛而又异常复杂，其发展需要与计算机科学、数学、认知科学、神经科学和社会科学等学科深度融合。随着超分辨率光学成像、光遗传学调控、透明脑、体细胞克隆等技术的突破，脑与认知科学的发展开启了新时代，能够大规模、更精细解析智力的神经环路基础和机制，人工智能将进入生物启发的智能阶段，依赖于生物学、脑科学、生命科学和心理学等学科的发现，将机理变为可计算的模型，同时人工智能也会促进脑科学、认知科学、生命科学甚至化学、物理、天文学等传统科学的发展。（5）人工智能将推动人类进入普惠型智能社会。“人工智能+X”的创新模式将随着技术和产业的发展日趋成熟，对生产力和产业结构产生革命性影响，并推动人类进入普惠型智能社会。2017年国际数据公司IDC在《信息流引领人工智能新时代》白皮书中指出，未来5年人工智能将提升各行业运转效率。我国经济社会转型升级对人工智能有重大需求，在消费场景和行业应用的需求牵引下，需要打破人工智能的感知瓶颈、交互瓶颈和决策瓶颈，促进人工智能技术与社会各行各业的融合提升，建设若干标杆性的应用场景创新，实现低成本、高效益、广范围的普惠型智能社会。（6）人工智能产业将蓬勃发展，人工智能领域的国际竞争将日益激烈。当前，人工智能领域的国际竞赛已经拉开帷幕，并且将日趋白热化。美国、中国、印度以及西欧等国纷纷布局人工智能产业。中国在论文总量和高被引论文数量上都排在世界第一，中科院系统AI论文产出全球第一，中国在人才拥有量全球第二，但杰出人才占比偏低。随着人工智能技术的进一步成熟以及政府和产业界投入的日益增长，人工智能应用的云端化将不断加速，全球人工智能产业规模在未来10年将进入高速增长期。（7）人工智能的社会学将提上议程。为了确保人工智能的健康可持续发展，使其发展成果造福于民，需要从社会学的角度系统全面地研究人工智能对人类社会的影响，制定完善人工智能法律法规，规避可能的风险。 以上内容主要来自《人工智能的历史、现状和未来》 谭铁牛《求是》2019/04
人工智能发展悠久，并且经历过两次寒冬
现在几乎没有一家公司不说自己在研究人工智能的。一些小公司可能通过人工智能实现了一些具体应用，但是真正在人工智能上有积累的，还是微软、Google这样的大公司。
伴随着人工智能概念的火热，相关的人才竞争也非常激烈。百度就是一个例子，在今年年初从微软招来了陆奇担任集团总裁和COO全面负责人工智能，但首席科学家吴恩达却从百度离职。
对于人工智能方面人才的流动，微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席洪小文在接受凤凰科技专访时表示，这是无法避免的事情。他说科技行业的人才流动在25%-30%左右，而微软亚洲研究院人才流失比例远远低于行业平均。
“人才的流动是很自然的。你可以提供更好的工作环境，更好的待遇，别人也可以做到。所以应该用平常心去看。”洪小文说，然后补充道：“这不代表我们就不努力去吸引最优秀的人了。”
人工智能也是微软研究的重要方向，洪小文表示，20年前微软亚洲研究院成立的时候，人工智能就是重点研究领域之一。现在人们提到人工智能，会联想到一些人的名字，但在这背后，有更多研究人员、科学家并不为人所知。
洪小文特别指出，我们看到人工智能的现在，更应该看到人工智能过去的发展。“人工智能发展了60年，还经历了两次寒冬。”他说。
按维基百科的介绍，1956年，在达特茅斯学院举行的一次会议上正式确立了人工智能的研究领域。这是人工智能的开始。
人工智能的两段寒冬分别是1974-1980年和1987-1993年。第一段低潮的原因是之前过于乐观，但发现了一些障碍无法克服，导致对人工智能的资金支持减少，也影响了人们在这个领域研究的积极性。第二段低潮的原因是和之前那次类似，都是因为发展不及预期，而遇到资金困难。
但这些年来，也有很多人并没有放弃人工智能的研究，这才导致今天人工智能的爆发。未来会怎么样呢？洪小文做了两个预测，他表示，未来机器可能会具有情感，对不同的人展现出不同的个性。这一点在微软小冰身上已经有了一点点迹象，比如和她对话的时候，她有时候会故意不正面回答你的问题。
洪小文的另一个预测可能略为悲观，他认为人工智能不会发展出创造力。他认为创造力是生物独有的，而且人类有时候可以从很微小的地方推断出惊人的东西，比如爱因斯坦，对引力波的判断，当时他并没有太多数据，直到今天人们才探测到了一点点引力波的信号。“我认为我有生之年看不到机器有创造力，也许永远不会有。”他说。
发展人工智能 需要经历的三个重要阶段
其实，人工智能经历的这六十多年，都有一个很明显的规律。我认为，这个规律就是人工智能在发展过程中必须经历的三个阶段。现如今，人工智能的浪潮越来越热，技术也越来越强大，对于人工智能这个词相信大家已经耳熟能详了。人工智能从1956年被提出之后，经过岁月的变迁，从提出到发展到如今已经有了62年的历史，这期间积累的人工智能技术和人才，可以说都是在为了我们现在的高科技产品、人工智能产品实现落地，以及实现这些产品应用在日常生活场景中奠定基础。但其实，人工智能从一开始的提出到现在的发展，经历的这六十多年，都有一个很明显的规律，或者说这个规律其实是人工智能在发展途中所需要经历的。我认为，这个规律就是人工智能在发展过程中必须经历的三个阶段。
那么，这三个阶段分别是什么呢?
第一阶段
首先是第一阶，我认为第一阶段是运算智能阶段，也就是在最开始诞生基础理论的阶段，为什么这么说呢，因为第一个阶段，也就是这个阶段奠定了人工智能技术发展的基本规则。并且，在这个阶段的人工智能，具备了存储和运算的能力，而且也拥有了最基本的开发工具，为我们后面的人工智能研究提供了条件，毕竟没有工具，一切都是徒然。除此之外，这个最基本的开发工具也为后来人们升级更好的工具开创了良好的条件。在基础算法和原始开发工具的加持下，人们对于人工智能的研究产生了极大的动力，并且对算法程序和语言开发投入了极大的热情，也正因为如此，这第一个阶段就给人工智能的发展带来了第一波的高潮，大家争先恐后抢占研发，为日后人工智能技术的迭代更新打下了非常重要的基础。
所以这第一个阶段就是集中诞生基础理论的阶段，也是为人工智能的未来打基础的阶段，也是非常重要的一个阶段。
第二阶段
那第一阶段谈理论打基础，那么第二阶段会是什么呢?其实很好猜也很好理解，第二个阶段就是人工智能技术要更新迭代进步的阶段。在这个阶段。由于前个阶段人们研究人工智能所打下的基础，使得现在可以获得和分析的数据飞速增长，经过也一遍一遍的数据分析与研究，认人工智能的超级大规模运算成为了可能，不再存在于幻想中。不过运算的结果是相互的，由于需要不断的运算，那么人们所需要的数据也要非常多，这就倒过来让人们被迫的加速对数据的采集，由于数据过多过杂，也让人们学会了对数据的清洗，同时也增加了对经验的积累。光有数据不行，于是人们也开始研究起硬件来，并将数据转移到硬件上，这一举措使得相应的软硬件基础设施得到了快速的发展，再通过这些基础设施，反过来又带动了大数据行业的蓬勃发展。
如果说第一阶段是因为对人工智能的一时兴起，而带来了第一波高潮，但是原来第一阶段的人们可能不研究人工智能了，那么这第二阶段的高潮，可以说是大企业带来的，大企业在这个阶段发挥出了规模优势，是推动人工智能发展第二波高潮的主要力量，同时也是动力。所以第二阶段也可以叫可以说是感知智能阶段。
第三阶段
前面两个阶段，可以简单的理解为起源和发展，那么到了第三阶段，目标就很明显了。经过第一阶段和第二阶段的研究与进步，到了第三阶段自然就是要对前两个阶段的东西进行实际落地应用，毕竟研究了许久，为的就是这一刻。随着人工智能技术的发展和数据积累，相信大部分行业会逐渐发现人工智能技术好像到达了天花板，短期之内无法再通过研究加强人工智能，于是企业便把目标转向人工智能深入到具体应用上。所以在第三阶段，数据分布的情境化特性使得人工智能在特定情境下的垂直发展成为了可能。
那么还有第四阶段吗?目前来看是没有的，我们需要克服目前第三阶段的困难才能前进。企业们要挖掘人工智能在实际场景中应用的可能性，让机器具备能理解思考、像人一样能够学习和推理的能力。所以，我们可以看见目前有越来越多基于人工智能的科技产品诞生，例如它不仅能下围棋，还可以当医生、当老师，甚至做律师，可以在很多方面，不光从是代替人类做简单重复的机械式体力劳动，还可以替代人类很多纷繁复杂的脑力劳动，释放出人类更聪明的智慧和灵感。所以第三阶段也叫实际场景应用阶段，当然，也可以以人工智能的角度来看，那就是认知智能阶段，这里的认知智能，意思是让人工智能去学习、学会像人类一样的思考，具有自己认知的能力。
当然，随着人工智能在三个阶段里不断的完善发展，目前各个行业基本都会有人工智能的影子在，相信大家也都有接触过，那么这里我们就来举几个人工智能在部分行业的应用。
人工智能应用场景举例
比如智能家居，想必也是大家听到最多的一个词，智能家居是以住宅为平台，基于物联网技术，由硬件、软件系统、云计算平台构成的一个家居生态圈，其中包括家居生活中多种产品，涵盖多个家庭生活场景。虽然大家听到非常多的智能家居，但是呢，我国智能家居市场其实正在处于启动阶段，尚未进入爆发期，而且产品渗透率较低，并不是大家想象的那般已经非常普及了，但是可以想象，人工智能技术肯定会为智能家居行业带来颠覆性的突破。
再例如智能安防，不要以为安防与我们无关，这其实是错的。安防在我们的身边到处都是，但是安防为什么能和人工智能扯上关系呢?那是因为随着物联网技术的发展，传统简单被动的安防形式已无法满足日常多样化的生活和工作场景，比如现在越来越高明的骗术和利用高科技偷窃等，与其被动，不如我们主动防护，所以在大数据、人工智能等技术的带动下，安防向城市化、综合化、主动安防方向发展，智能安防成为当前发展的主流趋势，其应用覆盖了金融、交通、教育等行业，囊括银行机构、政府、学校、家庭等场所。把安防赋予人工智能的强大能力，让我们能够持续的在安全环境中生活。
人工智能的未来展望
总的来说，依据人工智能这几十年的发展规律，是完全符合那三个阶段的。当前，人工智能可以说是非常的火爆，就比如现在正在举办的2021世界人工智能大会，在大会上就出现了非常非常多的优秀的人工智能实际落地场景，可谓是百花齐放。最后说回我们国内，单纯看我们国内的话，其实还是处于第二阶段的，也就是还处在成长期。因为目前人工智能在技术、应用、安全、隐私以及道德伦理等方面，还有不少问题需要不断完善。
人工智能的发展是为了满足人民的美好生活，工具为人服务，人工智能是人创造的，也必须为人服务，要有利于维护社会公平正义，解决发展不平衡、不充分的问题，推动全体人民的共同富裕、共同发展。未来，希望各大企业都可以围绕着“满足人民的美好生活”为目标，不断的在人工智能里深入研究，并基于人工智能开发出为人民服务的实用工具，早日解决发展不平衡、不充分的问题，推动全体人民的共同富裕、共同发展。